Android Live 🤖

Про ИИ приложения Вы спрашивали себя, как понять, навайбожено приложение или сделано своими руками? Выделил несколько признаков: • эмоджи там, где обычно стандартные иконки; • тёмная тема, с синими градиентами на кнопках; • англицизмы; • в логах куча ошибок; • обычно тупящий UI; • ошибки типа «some error happened»; Ну а если ИИ сделал — обычно всё чётко.

Handy Если вы искали качественную и бесплатную замену Wispr (популярный нынче инструмент для транскрибации), то вот вам Handy. Плюсов много: • бесплатный; • opensource; • распознавание голоса происходит прям на устройстве; • такой же простой и понятный. По ощущениям работает похуже: если Wispr делает распознавание на 10 из 10, то Handy я поставлю 8. Но… opensource и бесплатно зато. Считаю, что это золото, а не тулза.

Важный вопрос Как думаете, юзеры удивятся, если увидят такой ввод пароля в банковском приложении? Если что — вот код.

Mesh Gradients Люблю красивый UI, и вот — ещё одна интересная фича в стандартной библиотеке Compose. Mesh-градиенты — это градиенты внезапно, которые делают переходы с помощью сетки. Она может быть нелинейной, благодаря чему градиент выглядит необычно. Получается плавная, перетекающая цветовая масса. Гугловый пример мне напоминает чем-то бензин, который попал в лужу. Для создания существует MeshGradientPainter. В нём можно настроить множество параметров: количество цветов, характеристики сетки и итоговую форму. Часто встречаю приложения с градиентами, поэтому считаю, что такая анимация выглядит очень достойно. Детальнее можно почитать тут.

R8 retrace На днях отлаживал баг в тестовой сборке и заметил применение крутой технологии — R8 retrace. Как-то я упустил момент её релиза, а ведь теперь Android Studio подтягивает её автоматически. Наверняка у вас в проектах используется R8. При создании релизной сборки генерируется файл mapping.txt. Он используется, например, в Firebase Crashlytics, чтобы превратить обфусцированный код в читаемый стектрейс. Так вот, сейчас если собрать релизную (а может и тестовую, если вы её тоже делаете с R8) и установить её на устройство, которое подключено к IDE, то можно увидеть сразу корректный стектрейс. Студия сама подцепит, если есть mapping и покажет всё, что нужно для дебага. Хотя может фича уже давно в проде, а я только обнаружил.

Что у нас по AI-переводам? 🤖 Сколько бы я ни разрабатывал приложения — проблема локализации всегда стояла остро. До недавнего времени существовало два основных пути: 🟢путь самурая — наймём агенство профессиональных переводчиков, которые будут в теме нашего контекста и обеспечат высокое качество; 🟢путь ронина — а зачем нам переводчики, давайте машинные переводы сделаем, это лучше, чем ничего; Первый вариант — дорогой и долгий, при этом качество не всегда было безупречным. Второй — бюджетный, но уровень перевода оказывался совсем низким. С недавних пор у нас появился третий путь: а давайте натравим AI, чтобы он сам делал переводы, модели ж уже весьма умные. Или нет? Поделюсь своим опытом. Для работы с переводчиками у нас использовалась платформа CrowdIn. По сути, при работе с переводчиками это было удобным хранилищем для строк. А ещё была неплохая поддержка CI, что позволяло отправлять и получать переводы без ручного участия команды разработки. С приходом эры AI платформа добавила поддержку нейросетевых моделей. Можно подключать свои ключи API и использовать любые подходящие модели. В результате текущий workflow выглядит так: 🟢загружаем новые строки; 🟢обогащаем контекст с помощью встроенного инструмента harvester: по сути, это команда, которая добавляет описание к каждой строке (например: «эта строка используется для кнопки «Вперёд» на экране авторизации»). Считаю это критически важным этапом; 🟢запускаем перевод. Для генерации контекста можно использовать модель попроще, а для финального перевода — более мощную и дорогую. На выходе получилось очень достойно: надо было добавить пару правил по поводу того, что не стоит переводить и шаг за шагом добавлять языки, иногда проверяя переводы носителем, если есть возможность. Оцениваю фичу по качеству на 8 из 10, а по деньгам — 10 из 10. Даже с самой дорогой моделью на переводах. Так что если у вас есть подобная задача — смело интегрируйте удобное для себя готовые решение, благо их на рынке сейчас много. Или навайбкодьте своё, чего уж.

Что за Gemma 4? Одним из не очень громких, но, на мой взгляд, важных анонсов Google I/O была поддержка Gemma 4 прям из IDE. Android Studio и раньше поддерживала локальные модели, но теперь можно просто скачать себе подходящую модель напрямую, чуть ли не как SDK. В итоге вы получаете вполне приличного ИИ-ассистента. Как я и сказал, модель локальная: подойдёт, если не хочется платить за подписки или использование сторонних моделей запрещено корпоративными правилами. Ну и вообще, тренд с локальными моделями мне нравится. И хоть Gemma 4 и не самая топовая в бенче — всё равно будет полезной для разного рода задач. Для запуска надо прилично RAM, так что бояре с 48+ гигами оперативы снова в тренде.

Ну что — помянем View ⚰️ Google переводит их в режим поддержки, выпуская исключительно критические исправления. Fragment, кстати тоже всё. Теперь Compose First подход официально. Но, думаю, View останутся с нами ещё надолго: слишком много качественных приложений написано именно на них.

Заметил интересный тренд в связи с появлением AI. Люди массово публикуют скриншоты своих подписок на Claude Code и Codex, показывая исчерпанные лимиты в максимальных тарифах. Ну и полагают, что раз токены закончились, то и работа была продуктивной. Однако чаще всего это говорит лишь о том, что ты потратил все токены. Эффективность этих трат — совсем другой вопрос.

Koin Migration Ещё один MCP в копилку. Разработчики из Koin написали тулзу, которая поможет мигрировать текущий проект практически с любого DI-фреймворка на Koin. Полагаю, что современные языковые модели в какой-то степени справятся с этой задачей и самостоятельно, но с данным решением переезд станет гораздо комфортнее. Люблю Koin, считаю его одним из самых удачных dependency-библиотек.